怎样判断是否应该长期销售某种产品数学怎样判断是否应该长期销售某种产品数学回答:1.可选模型有简单移动平均,加权移动平均,季节性移动平均以及二次方程与龚帕兹曲线等。2.根据题主描述的数据的分布来看是有季节趋势的,因而建议用有季节趋势的移动平均来做。3.此类时间序列模型的主要参数2023-02-21Python70
机器学习模型评价指标及R实现机器学习模型评价指标及R实现1.ROC曲线考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative)。对一个二分问题来说,会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive)2023-02-21Python80
R语言实现线性拟合formula代表拟合的公式,如Y~X,则对因变量Y和自变量X作线性拟合拟合模型为 y=a+bx ,如Y 0+X或Y X+0则除对因变量Y和自变量X作线性拟合外,还规定改直线必过原点及拟合模型为 y=x 。 lm对象即lm函数返回2023-02-21Python60
R语言 广义加性模型GAM原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y2023-02-21Python70
r语言如何绘制带标准误的线性关系图r语言绘制带标准误的线性关系图1.打开文件,输入几组具有线性关系的数据。2.用鼠标选中这些数据,点击菜单栏中的“插入”选项。3.在插入菜单中,选择一种散点图。4.右击图表中的散点,在其右键菜单中点击“添加趋势线”选项。5.在出来的页面中,选2023-02-21Python130
R语言多层模型混合模型lmer多层回归模型通常涉及到对同一个体进行反复测量,这样得到的数据就不再相互独立而是存在某种相关性,所以普通线性回归不再适用。当这种反复测量是在不同时点上进行时,这就称为面板数据分析(panel data analysis)或者纵向数据分析(lo2023-02-21Python100
R语言中实现层次聚类模型R语言中实现层次聚类模型大家好!在这篇文章中,我将向你展示如何在R中进行层次聚类。 什么是分层聚类?分层聚类是一种可供选择的方法,它可以自下而上地构建层次结构,并且不需要我们事先指定聚类的数量。该算法的工作原理如下:将每个数据点放入其自己的2023-02-21Python80
python svm 怎么训练模型支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型,本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。准备工作手写数字识2023-02-21Python90
R语言1----桑基(sankey diagram)图的绘制--sankeyD3https:github.comfbreitwiesersankeyD3 实例分析: ### 安装与加载包 install.packages("devtools") devtools::ins2023-02-21Python80
python线性回归有哪些方法线性回归:设x,y分别为一组数据,代码如下import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数(线性回归就选1)ry2023-02-21Python130
python svm 怎么训练模型支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型,本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。准备工作手写数字识2023-02-21Python50
R语言基本数据分析R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析,包括基本作图,线性拟合,逻辑回归,bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说,直接上代码,代码中有注释。1. 基本作图(盒图,qq图)#basic plotboxpl2023-02-21Python130
如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数?曲线拟合:(线性回归方法:lm)1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合:(n2023-02-21Python110
R语言 广义加性模型GAM原文链接:http:tecdat.cn?p=208821导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。2回归模型假设我们有一些带有两个属性Y2023-02-20Python70
R语言绘制限制性立方样条(Restricted cubic spline,RCS)在医学研究中,我们经常构建回归模型来分析自变量和因变量之间的关系。事实上,大多数的回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联,这个条件实际很难满足。常见的解决方法是将连续变量分类,但类别数目和节点位置的选择往往带有主观性,并且分2023-02-20Python90
python回归模型保存1、首先需要使用公式将回归结果计算出来。2、其次选择回归。3、最后将其另存为,另存为到word中就可以保存了。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高2023-02-20Python180
如何调用r语言中的线性回归模型esrequre <- function(x){ #求标准差平方估计值sum <- 0sum0 <- 0for(i in 1:length(x)){sum0 <- residu[i]^2sum2023-02-20Python130
R语言学习DAY04:回归分析R本身是一门统计语言,主要用于统计分析,前面的语法部分算是基础,接下来开始进入统计模型应用。首先从最常用的回归分析说起。 有关线性回归分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;32023-02-20Python110
如何在r语言中用支持向量机回归分析来拟合出一条曲线使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程。首先,我们先构造一个分析的数据集x<-data.frame(y=c(102,115,124,135,148,156,162,176,2023-02-20Python100
回归分析 | R语言 -- 多元线性回归多元线性回归是简单线性回归的扩展,用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。 例如,对于三个预测变量(x),y的预测由以下等式表示:y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + b3*x3回2023-02-20Python50